Yeni Başlayanlar İçin 15 İlginç Yapay Zeka Proje Fikri

Yapay Zeka (AI) alanında bir kariyer, bu alandaki son gelişmelerle parlak görünüyor.

BT, üretim ve otomobilden savunma, finans ve içerik oluşturmaya kadar neredeyse tüm sektörler kendi çıkarları için yapay zekadan yararlanıyor.

Bu nedenle, AI'da bir kariyer inşa etmek istiyorsanız, başlamak için şimdiden daha iyi bir zaman olamaz. Uygulamalı deneyim, bir beceriyi öğrenmenin en iyi yolu olduğundan, programlama ve araç ve teknolojileri kullanma gibi yapay zeka ve ilgili becerileri öğrenmek için farklı projeler yapabilirsiniz.

Size AI'nın insanlara ve işletmelere gerçek zamanlı olarak nasıl yardımcı olabileceğini öğretecek ve AI'daki kariyerinizi ilerletmek için bu sektörde bilgi edinmenize yardımcı olacaktır. Ve bunun için, aşağıdaki gibi beceriler hakkında bilginiz varsa çok faydalı olacaktır:

• Python, R, Java, MATLAB ve Perl gibi programlama dilleri
• Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, Naive Bayes, K-means, KNN, SVM ve karar ağaçları gibi makine öğrenimi algoritmaları
• Apache Spark gibi veri analizi temelleri ve araçları
• El yazısı, yüz ve örüntü tanıma uygulamalarında sorunları çözmek için insanların beyin işlevlerini taklit edebilen yapay sinir ağları (YSA)
• Konvülsiyon Sinir ağı (CNN) temelleri
• Sıralama, AWK ve normal ifadeler gibi Unix tabanlı araçlar.

Şimdi, ilginç AI projelerinden bazılarını hızlıca keşfedelim.

Temel Yapay Zeka Projeleri

El Yazısı Rakam Tanıma

Amaç : Yapay sinir ağları yardımıyla el yazısı rakamları tanıyabilen bir sistem kurmak

Problem : İnsanlar tarafından yazılan rakamlar ve karakterler, iki kişi için tam olarak aynı olmayan çeşitli şekil, boyut, eğri ve stillerden oluşur. Bu nedenle, yazılı karakterleri veya rakamları dijital bir biçime dönüştürmek geçmişte bilgisayarlar için zordu. Ayrıca kağıt tabanlı belgelerdeki metinleri yorumlamakta da zorlanıyorlardı.

Dijitalleşme hemen hemen her sektörde hızla benimseniyor olsa da, bazı alanlarda hala evrak işi gerekiyor. Bu nedenle, bu işlemi bilgisayarlar için kolaylaştıracak ve kağıt üzerindeki insan yazılarını tanıyabilecekleri bir teknolojiye ihtiyacımız var.

Çözüm : Yapay sinir ağlarının kullanılması, bir kişinin çizdiği rakamları tam olarak yorumlamak için el yazısıyla yazılmış bir sayı tanıma sistemi oluşturmayı mümkün kılar. Bunun için bir kağıt üzerindeki rakamları tanımak için bir evrişim sinir ağı (CNN) kullanılır. Bu ağ, 369 farklı sınıflandırmadan 168.000 görüntü içeren bir HASYv2 veri kümesine sahiptir.

Uygulama : Kağıtların yanı sıra, el yazısı rakam tanıma sistemi, fotoğraflardan, dokunmatik ekranlı cihazlardan ve diğer kaynaklardan matematiksel sembolleri ve el yazısı stillerini okuyabilir. Bu yazılım, banka çeki doğrulama, doldurulmuş formları okuma ve hızlı not alma gibi çeşitli uygulamalara sahiptir.

Şerit Çizgisi Tespiti

Amaç : Kendi kendine giden araçlar ve çizgi izleyen robotlarla bağlantı kurarak yoldaki şerit çizgilerini gerçek zamanlı olarak tespit etmelerine yardımcı olabilecek bir sistem oluşturmak.

Problem : Hiç şüphesiz otonom araçlar, Derin Öğrenme tekniklerini ve algoritmalarını kullanan yenilikçi teknolojilerdir. Otomobil sektöründe yeni fırsatlar yarattılar ve insan sürücü ihtiyacını azalttılar.

Ancak sürücüsüz bir arabayı süren makine uygun şekilde eğitilmezse, yolda risklere ve kazalara neden olabilir. Makineyi eğitirken, adımlardan biri, sistemin başka bir şeride girmemesi veya diğer araçlarla çarpışmaması için yoldaki şeritleri nasıl algılayacağını öğrenmesini sağlamaktır.

Çözüm : Bu sorunu çözmek için Python'da Computer Vision kavramlarını kullanarak bir sistem kurun. Otonom araçların şerit çizgilerini doğru bir şekilde tespit etmesine yardımcı olacak ve başkalarını riske atmadan yolda olması gereken yerde çalışmasını sağlayacak.

Şerit çizgilerini tespit etmek için bunun gibi gerçek zamanlı kullanıma odaklanan optimize edilmiş bir kitaplık olan OpenCV kitaplığını kullanabilirsiniz. Kitaplık, Windows, macOS, Linux, Android ve iOS platformlarını destekleyen Java, Python ve C++ arabirimlerini içerir.

Ayrıca, bir şeridin her iki tarafındaki işaretleri bulmak zorunludur. Kendi kendini süren arabaların çalışması gereken yol şeritlerini bulmak için Python'da bilgisayarlı görme tekniklerini kullanabilirsiniz. Ayrıca bir şeritteki beyaz işareti bulmalı ve kalan nesneleri çerçeve maskeleme ve NumPy dizileriyle maskelemelisiniz. Nest, şerit çizgilerini nihayet algılamak için Hough çizgisi dönüşümü uygulanır. Ayrıca, şerit çizgilerini belirlemek için renk eşikleme gibi diğer bilgisayarlı görme yöntemlerini kullanabilirsiniz.

Uygulama : Şerit çizgisi algılama, arabalar ve çizgi izleyen robotlar gibi otonom araçlar tarafından gerçek zamanlı olarak kullanılır. Yarış arabaları için oyun endüstrisinde de yararlıdır.

Pnömoni Tespiti

Amaç : Konvolüsyon sinir ağları (CNN'ler) ve Python kullanarak bir hastanın röntgen görüntülerinden pnömoniyi tespit edebilen bir AI sistemi oluşturmak

Sorun : Pnömoni birçok ülkede can almaya devam eden bir tehdit olmaya devam ediyor. Sorun şu ki, genel olarak zatürree, kanser, tümör vb. Gibi düşük görünürlük sağlayabilecek ve değerlendirmeyi verimsiz hale getirebilecek hastalıkları tespit etmek için X-ray görüntüleri alınır. Ancak uygun tedavi uygulanırsa ölüm oranı önemli ölçüde azaltılabilir.

Ayrıca, pnömoninin konumu, şekli ve boyutu, hedef konturu büyük ölçüde belirsiz hale geldiğinden, önemli düzeyde farklılık gösterebilir. Algılama ve doğruluk sorunlarını artırır. Bu, uygun tedaviyi vermek ve hayat kurtarmak için pnömoniyi erkenden optimum doğrulukla tespit edebilen bir teknoloji geliştirmemizi sağlıyor.

Çözüm : Yazılım çözümü, pnömoni veya diğer hastalıklar hakkında büyük ayrıntılarla eğitilecektir. Kullanıcılar sağlıkla ilgili sorunlarını ve semptomlarını paylaştığında, yazılım bilgileri işleyebilir ve bu ayrıntılarla ilgili olasılıklar için veritabanına karşı kontrol edebilir. Hastanın detaylarına karşılık gelen en kesin hastalığı sağlamak için veri madenciliğini kullanabilir.

Bu şekilde bir hastanın hastalığı tespit edilebilir ve uygun tedaviyi alabilirler. Ve yazılımı tasarlamak için, özellik çıkarımı kullanarak X-ray görüntülerinden pnömoni tespiti elde etmek için analitik ve karşılaştırmalı olarak en verimli CNN modelini belirlemelisiniz. Ardından, en uygun sınıflandırıcıyı önermek için farklı modelleri sınıflandırıcılarıyla birlikte sunmak ve performansını kontrol etmek için en iyi CNN modelini değerlendirmek gelir.

Uygulama : Bu yapay zeka projesi, sağlık alanında zatürre, kalp rahatsızlıkları vb. hastalıkları tespit etmek ve hastalara tıbbi konsültasyon sağlamak için faydalıdır.

sohbet robotları

Amaç : Bir web sitesine veya uygulamaya yerleştirmek için Python kullanarak bir sohbet robotu oluşturmak

Sorun : Tüketiciler bir uygulama veya web sitesi kullandıklarında mükemmel hizmete ihtiyaç duyarlar. Cevabını bulamadıkları bir sorguları varsa, uygulamaya olan ilgilerini kaybedebilirler. Bu nedenle, bir web sitesi veya uygulama oluşturuyorsanız, kullanıcılarınıza en kaliteli hizmeti sunmalısınız, böylece onları kaybetmez ve kârlılığınızı etkilemezsiniz.

Çözüm : Chatbot, Alexa gibi metin veya konuşma yoluyla botlar (AI) ve bir insan arasında otomatik konuşmayı etkinleştirebilen bir uygulamadır. Kullanıcılara sorgularında yardımcı olmak, sorularda gezinmek, kullanıcı deneyimini kişiselleştirmek, satışları artırmak ve ürün ve hizmetlerinizi şekillendirmenize yardımcı olmak için müşteri davranışı ve ihtiyaçları hakkında daha derin bilgiler sağlamak için 7 gün 24 saat kullanılabilir.

Bu AI projesi için, birçok web sitesinde bulabileceğiniz bir sohbet robotunun basit bir sürümünü kullanabilirsiniz. Benzer bir yapı oluşturmaya başlamak için temel yapılarını tanımlayın. Basit bir sohbet robotunu bitirdikten sonra gelişmiş sohbetlere geçebilirsiniz.

Bir sohbet robotu oluşturmak için Algoritmaların ve bilgisayarların çeşitli diller aracılığıyla insan etkileşimlerini kavramasını ve bu verileri işlemesini sağlamak için Doğal Dil İşleme (NLP) gibi AI kavramları kullanılır. Ses sinyallerini ve insan metnini parçalar ve ardından verileri makine tarafından anlaşılabilir bir dilde analiz eder ve dönüştürür. Akıllı ve duyarlı bir sohbet robotu oluşturmak için önceden eğitilmiş farklı araçlara, paketlere ve konuşma tanıma araçlarına da ihtiyacınız olacak.

Uygulama : Chatbot'lar kurumsal sektörde müşteri hizmetleri, BT yardım masası, satış, pazarlama ve İK için oldukça faydalıdır. E-Ticaret, Edtech ve gayrimenkulden finans ve turizme kadar sektörler sohbet robotlarını kullanıyor. Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard gibi en iyi markalar ve daha fazlası sohbet robotlarından yararlanır.

Öneri Sistemi

Amaç : YSA, veri madenciliği, makine öğrenimi ve programlama yardımıyla ürünler, videolar, müzik akışı ve daha fazlası için müşteriler için bir öneri sistemi oluşturmak.

Sorun : E-Ticaret veya eğlence olsun, tüm alanlarda rekabet yüksektir. Ve öne çıkmak için fazladan kilometre katetmelisiniz. Hedef müşterinizin aradığı bir şeyi sunuyorsanız, ancak onları mağazanıza yönlendirecek veya tekliflerinizi önerecek önlemlere sahip değilseniz, masaya çok fazla nakit bırakırsınız.

Çözüm : Bir öneri sistemi kullanmak, sitenize veya uygulamanıza etkili bir şekilde daha fazla ziyaretçi çekebilir. Amazon gibi e-ticaret platformlarının internette bir yerde aradığınız ürün önerilerini sunduğunu gözlemlemiş olabilirsiniz. Facebook veya Instagram'ınızı açtığınızda benzer ürünler görürsünüz. Öneri sistemi böyle çalışır.

Bu sistemi oluşturmak için tarama geçmişine, müşteri davranışına ve örtük verilere ihtiyacınız var. Müşterilerin ilgi alanlarına göre en uygun ürün önerilerini üretmek için veri madenciliği ve makine öğrenimi becerileri gereklidir. Ayrıca R, Java veya Python'da programlamanız ve yapay sinir ağlarından yararlanmanız gerekecektir.

Uygulama : Öneri sistemleri, Amazon, eBay gibi e-ticaret mağazalarında, Netflix ve YouTube gibi video akış hizmetlerinde, Spotify gibi müzik akış hizmetlerinde ve daha pek çok yerde büyük uygulamalar bulur. Ürün erişimini, olası satış ve müşteri sayısını, çeşitli kanallarda görünürlüğü ve genel karlılığı artırmaya yardımcı olur.

Orta Seviye Yapay Zeka Projeleri

Yangın Algılama

Amaç : Bilgisayarlı görü ve görüntü sınıflandırma ile ilgili görevler için CNN kullanarak bir yangın algılama sistemi oluşturmak

Problem : Konut ve ticari binalardaki yangınlar tehlikelidir. Yangın zamanında tespit edilmezse büyük can ve mal kayıplarına neden olabilir. Orman yangınları daha sık hale geliyor; bu nedenle, vahşi yaşamı ve doğal kaynakları korumak için düzenli izleme gereklidir.

Çözüm : İç ve dış mekanlarda yangını erken aşamada ve tam yeri ile algılayabilen bir sistem kurmak, yangını herhangi bir zarar vermeden söndürmeye yardımcı olabilir. Yangın algılama sistemi, bir gözetleme kamerası ile geliştirilmiştir.

Bunun için CNN ve bilgisayarla görme gibi yapay zeka teknikleri ve OpenCV gibi araçlar kullanılmaktadır. Gelişmiş görüntü işleme ve bulut bilişime ihtiyaç duyar. Sistem, görünür ışık ve kızılötesi için video kameralardan gelen görüntüleri analiz etmek için yapılabilir. Ayrıca dumanı tanımlamalı, onu sisten ayırmalı ve insanları hızlı bir şekilde uyarmalıdır.

Uygulama : Yapay zeka destekli yangın algılama, doğal kaynakları, florayı ve faunayı korumak ve evlerde ve kurumsal binalarda orman yangınlarını tespit etmek için kullanılabilir.

Ses Tabanlı Sanal Asistan

Amaç : Kullanıcılara yardımcı olmak için ses özelliklerine sahip bir uygulama oluşturmak

Sorun : Web, müşterilerin bunalmış hissedebilecekleri birçok ürün ve hizmetle dolu. Ayrıca, insanlar meşguldür ve günlük işleri için bile çeşitli alanlarda yardıma ihtiyaç duyarlar.

Çözüm : Günümüzde, kullanıcıların hayatlarını kolaylaştırmak için ses tabanlı sanal asistanlara talep var. İnsanlar, Alexa ve Siri gibi bu uygulamaları eğlence amacıyla kullanabilir, çevrimiçi ürün ve hizmetleri arayabilir ve daha iyi üretkenlik için günlük görevleri gerçekleştirebilir.

Bu sistemi kurmak için insan dilini anlamak için NLP kullanılır. Sistem sesi duyacak, makine diline çevirecek ve komutları veri tabanına kaydedecektir. Ayrıca, kullanıcıların görevi buna göre gerçekleştirme niyetini belirleyecek ve metinden konuşmaya veya konuşmadan metne araçlarını kullanabilir.

Uygulama : Ses tabanlı sanal asistanlar, internette ilgili öğeleri bulmak, eğlence için müzik, film ve video oynatmak, hatırlatıcı ayarlamak, hızlı notlar yazmak, ev aletlerini etkinleştirmek ve devre dışı bırakmak ve daha fazlası için kullanılır.

İntihal Denetleyicisi

Amaç : Yapay zeka kullanarak bir belgede intihal veya yineleme olup olmadığını kontrol edebilen bir sistem oluşturmak

Sorun : İçerik çoğaltma, izlenmesi ve yok edilmesi gereken bir hastalıktır. İşletmeler için itibar hasarına ve kötü arama motoru sıralamalarına yol açar. Aslında, telif hakları nedeniyle insanlar intihal için de cezalandırılabilir. Bu nedenle, işletmeler ve eğitim kurumları için intihal içeriğinin belirlenmesine ihtiyaç vardır.

Çözüm : Yapay zeka kavramları, bir belgedeki yinelemeyi algılamak için bir intihal kontrol aracı oluşturmak için kullanılır. Bu projede, Pinecone adlı bir vektör veritabanı kullanılarak intihal tespit etmek için Python Flask veya metin madenciliği kullanılabilir. Ayrıca intihal yüzdesini de gösterebilir.

Uygulama : İntihal denetleyicisi, içerik oluşturucular, blog yazarları, editörler, yayıncılar, yazarlar, serbest çalışanlar ve eğitimciler için birçok avantaja sahiptir. Editörler bir yazar tarafından gönderilen bir yazıyı analiz edebilir ve benzersiz olup olmadığını veya bir yerden kopyalanıp kopyalanmadığını belirleyebilirken, birinin çalışmasını çalıp kullanmadığını kontrol etmek için kullanabilirler.

Yüz Duygu Algılama

Amaç: AI kullanarak yüz özellikleri aracılığıyla insan duygularını tahmin edebilen veya tanımlayabilen bir uygulama oluşturmak

Problem : İnsan duygularını anlamak zordur. Yüz duygularını anlamak için onlarca yıldır pek çok araştırma yapıldı. Yapay zekanın ortaya çıkmasından önce, sonuçlar her yerdeydi.

Çözüm : Yapay zeka, Derin Öğrenme ve CNN gibi kavramları kullanarak insan duygularını yüz üzerinden analiz etmeye yardımcı olabilir. Derin öğrenme, yüz ifadelerini tanımlamak ve insanlarda mutluluk, üzüntü, korku, öfke, şaşkınlık, iğrenme, tarafsızlık gibi gerçek zamanlı olarak temel duyguları tespit ederek bunları yorumlamak için bir yazılım oluşturmak için kullanılabilir.

Sistem, yüz özelliklerini çıkarabilecek ve ifadeleri sınıflandırabilecek hale getirilecek. CNN bunu yapabilir ve ayrıca bir bireyin davranış ve düşünce kalıplarını tespit etmek için kötü ve iyi duygular arasında ayrım yapar.

Uygulama : Yüz duygu algılama sistemleri, botlar tarafından insan etkileşimini geliştirmek ve kullanıcılara uygun yardım sağlamak için kullanılabilir. Ayrıca otizmli çocuklara, kör insanlara, sürücü güvenliği için dikkat işaretlerini izlemeye ve daha pek çok şeye yardımcı olabilirler.

Tercüman Başvurusu

Amaç : Yapay zeka kullanarak bir çevirmen uygulaması oluşturmak

Problem : Dünyada konuşulan binlerce dil var. İngilizce küresel bir dil olmasına rağmen, dünyanın her yerinde herkes onu anlamıyor. Ve anlamadığınız bir dili konuşan başka ülkelerden biriyle iş yapmak istiyorsanız, bu sorunludur. Benzer şekilde, başka ülkelere seyahat ederseniz benzer sorunlarla karşılaşabilirsiniz.

Çözüm : Başkalarının söylediklerini veya yazdıklarını tercüme edebilirseniz, onlarla derinden bağlantı kurmanıza yardımcı olacaktır. Bunun için Google Translate gibi bir tercüman kullanabilirsiniz. Ancak, AI kullanarak nişastadan kendi uygulamanızı oluşturabilirsiniz.

Bunun için NLP ve trafo modellerinden yararlanabilirsiniz. Bir dönüştürücü, her bir kelimeyi ve bir cümlenin tam anlamını oluşturabilecek önemini belirlemek için bir cümleden özellikler çıkaracaktır. Kelimeleri uçtan uca kodlayacak ve kodunu çözecektir. Bunu yapmak için önceden eğitilmiş Python tabanlı bir transformatör modeli yüklemek size yardımcı olacaktır. Ayrıca GluonNLP kitaplığını kullanabilir ve ardından veri kümelerini yükleyip test edebilirsiniz.

Uygulama : Tercüman uygulaması, iş, seyahat, blog yazma ve daha fazlası gibi amaçlarla farklı dilleri çevirmek için kullanılır.

Gelişmiş Yapay Zeka Projeleri

Ayrıştırıcıyı Sürdür

Amaç : Birçok özgeçmişe göz atabilen ve kullanıcıların ideal olanı seçmelerine yardımcı olan AI kullanarak yazılım oluşturmak

Sorun : İşe alımlarda, profesyoneller bir iş ilanı için uygun adayları bulmak için tek tek çok sayıda özgeçmişi manuel olarak inceleyerek çok zaman harcarlar. Zaman alıcı ve verimsizdir. Anahtar kelime eşleme yoluyla otomatikleştirilebilse de birçok dezavantajı vardır. Bu prosedürü bilen adaylar, kısa listeye girmek için çok daha fazla anahtar kelime eklerken, diğerleri gerekli becerilere sahip olsalar bile reddedilecektir.

Çözüm : Çok sayıda özgeçmişi gözden geçirmek ve bir iş rolüne uygun olanı bulmak, bir özgeçmiş ayrıştırıcı kullanılarak otomatikleştirilebilir. Gerekli becerilere sahip adayları seçmenize izin verirken, bunu verimli bir şekilde yapmanıza, zamandan ve emekten tasarruf etmenize yardımcı olacaktır.

AI ve ML, geri kalanını filtrelerken uygun bir aday seçmek için uygulamayı oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bunu yapmak için, Kaggle'daki Devam Veri Kümesini iki sütunla kullanabilirsiniz - özgeçmiş bilgisi ve iş unvanı. Becerileri eşleştirmek için kümeleme algoritmaları oluşturmak için Python tabanlı bir kitaplık olan NLTK'yı da kullanabilirsiniz.

Uygulama: İşe alım süreci için özgeçmiş ayrıştırıcı kullanılır ve işletmeler ve eğitim kurumları tarafından kullanılabilir.

Yüz Tanıma Uygulaması

Amaç : ANN, CNN, ML ve derin öğrenme kullanarak yüz tanıma özelliğine sahip bir uygulama oluşturmak

Sorun : Kimlik hırsızlığı sorunları, sistemlere ve verilere sızabilecek artan siber güvenlik riskleriyle birlikte ciddi boyutlara ulaşmaktadır. Gizlilik sorunlarına, veri sızıntılarına ve kişilerin ve işletmelerin itibarının zedelenmesine neden olabilir.

Çözüm : Yüz özellikleri gibi biyometri benzersizdir, bu nedenle kuruluşlar ve bireyler bunları sistemlerini ve verilerini korumak için kullanabilir. Yüz tanıma sistemleri, yalnızca yetkili ve kimliği doğrulanmış kullanıcıların bir sisteme, ağa, tesise veya verilere erişmesini sağlayarak bir kullanıcının doğrulanmasına yardımcı olabilir.

Bu çözümü oluşturmak için gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarına, matematiksel işlevlere ve 3B görüntü işleme ve tanıma tekniklerine ihtiyacınız var.

Uygulama : Akıllı telefonlarda ve diğer cihazlarda güvenlik kilidi olarak ve veri gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için organizasyonel tesis ve sistemlerde kullanılır. Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) sağlayıcıları, savunma sektörü ve daha fazlası tarafından da kullanılır.

Oyunlar

Amaç : Yapay zeka kavramlarını kullanarak video oyunları oluşturmak

Sorun : Video oyun endüstrisi genişliyor ve oyuncular daha gelişmiş hale geliyor. Bu nedenle, satışlarınızı artırmaya devam ederken öne çıkan ilginç oyunları geliştirmeye ve sağlamaya sürekli bir ihtiyaç vardır.

Çözüm : Satranç, yılan oyunları, yarış arabaları, prosedürel oyunlar ve daha fazlası gibi çeşitli oyun uygulamaları oluşturmak için yapay zeka kavramları kullanılır. Gerçekçi bir video oyunu oluşturmak için sohbet robotları, konuşma tanıma, NLP, görüntü işleme, veri madenciliği, CNN, makine öğrenimi ve daha pek çok beceriyi kullanabilir.

Uygulama: AI, AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo ve daha fazlası gibi çeşitli video oyunları oluşturmak için kullanılır.

Satış Tahmincisi

Amaç : İşletmeler için satışları tahmin edebilen yazılımlar oluşturmak

Problem : Birçok ürünle uğraşan işletmeler, her ürünün satış rakamını yönetme ve takip etme konusunda zorluklarla karşılaşmaktadır. Ayrıca stokları takip etmekte ve tükenen ürünleri tekrar kullanılabilir hale getirmekte zorlanırlar. Sonuç olarak, müşteri deneyimini bozan, kullanıcıların hakkı olan ürünleri tedarik etmede başarısız olabilirler.

Çözüm : Bir satış tahmin aracı oluşturmak, günlük, haftalık veya aylık ortalama satış rakamını tahmin etmenize yardımcı olabilir. Bu sayede ürünlerinizin nasıl performans gösterdiğini anlayabilir ve müşteri taleplerini karşılamak için daha fazla ürünü zamanında stoklayabilirsiniz.

Bunu yapmak için, yazılımın satışları doğru bir şekilde tahmin etmesini sağlamak için makine öğrenimi algoritmaları, veri analizi, Büyük Veri ve daha fazlası gibi becerilerden yararlanabilirsiniz.

Uygulama : E-Ticaret mağazaları, perakendeciler, distribütörler ve büyük ürünlerle uğraşan diğer işletmeler tarafından kullanılır.

Otomasyon sistemi

Amaç : Verimlilik için belirli görevleri otomatikleştirebilen bir yazılım çözümü oluşturmak

Sorun : Tekrarlanan, manuel çalışma zaman alıcıdır. Bunlar sadece sıkıcı olmakla kalmaz, aynı zamanda üretkenliği de ortadan kaldırır. Bu nedenle, çağrıları zamanlama, yoklama alma, otomatik düzeltme, işlemleri işleme ve daha fazlası gibi farklı görevleri otomatikleştirebilen bir sistem oluşturulmalıdır.

Çözüm : Yapay zekayı kullanmak, kullanıcı üretkenliğini artırmaya ve daha kritik görevlere zaman ayırmaya yardımcı olmak için bu tür görevleri otomatikleştirebilen yazılımlar oluşturmanıza olanak tanır. Görevleri zamanında yapabilmeniz için zamanında bildirimler vermek için de yapılabilir. Ve bu sistemi oluşturmak NLP, yüz tanıma, bilgisayarla görme ve daha fazlası gibi beceriler gerektirir.

Uygulama: Yapay zeka kullanan otomasyon, bankacılık, finans, sağlık, eğitim ve imalattan çeşitli sektörlerde her büyüklükteki işletme için üretkenlik araçları oluşturmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Çözüm

Umarım bu AI projelerini çalışmak için ilginç bulursunuz ve yapay zeka ve veri bilimi, makine öğrenimi, NLP vb. gibi diğer ilgili kavramlar hakkındaki bilginizi genişletirsiniz. projeler.

İşte en iyi çevrimiçi AI kurslarından bazıları.